根据上题中银行客户数据建立的二元logistic回归模型，我们可以预测编号为100的客户从银行得到贷款。（填写能或者不能）
举一反三
- bankloan_binning01.sav 对银行客户数据进行二元logistic回归分析，如果一个客户违约的概率为0.69786，那么模型会判定该客户违约。（填写会或者不会）/js/editor20150812/dialogs/attachment_new/fileTypeImages/icon_default.gif
- 针对银行客户流失问题，以下哪个方法可以建立预测模型（） A: Logistic回归 B: 神经网络 C: 概率统计 D: 集合论
- 以下适合建立logistic回归模型的是（ ）. A: 银行预测客户个人贷款是否违约 B: 电信运营商预测用户是否续费 C: 手机研发公司预测某款手机的销量 D: 电商预测下月的销售额
- bankloan_binning01.sav 为预测客户违约情况，请对上面数据进行logistic回归，回归模型中显著影响客户违约的自变量有个。（填写阿拉伯数字，如6）/js/editor20150812/dialogs/attachment_new/fileTypeImages/icon_default.gif
- 针对银行客户流失问题，以下哪个方法可以建立预测模型（） A: ALogistic回归 B: B神经网络 C: C概率统计 D: D集合论